Application de principes cognitivistes et constructivistes à l'enseignement de l'écrit assisté par ordinateur : perceptions des étudiants
Bibliographic record
Abstract
Cet article traite des apports des théories cognitives et constructivistes à l'enseignement de l'écrit assisté par ordinateur, en milieu universitaire, chez des apprenants de français langue seconde. À partir des premiers résultats d'un projet pilote mené à l'université de Victoria, au Canada, l'auteure cherche à montrer comment, par le biais d'exercices collaboratifs en réseau Internet, l'application de certains principes-clés des recherches récentes en didactique du français langue seconde peuvent contribuer à un renouveau de l'engagement des étudiants, à une hausse notable de leur motivation et à une prise de conscience de leurs stratégies d'apprentissage. Une analyse des réactions des étudiants face à ce nouveau type d'apprentissage nous permet d'analyser, d'une part, les aspects de l'outil que les étudiants perçoivent comme étant utiles pour leur apprentissage et, d'autre part, les éléments qu'ils voudraient voir améliorer dans l'avenir. La prise de conscience même de ces stratégies nous montre à quel point l'apprenant s'engage activement dans la découverte de la L2, répondant ainsi inconsciemment à un des principes-clés de la psychologie cognitive.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".